Согласно новому исследованию, ключом к успешным, долгосрочным отношениям является способность каждого партнера адаптироваться к изменениям другого с течением времени.
По крайней мере, это верно для пар белков в бактериях.
Ученый из Техасского университета в Далласе и его коллеги разрабатывают компьютерные модели, чтобы предсказать, как мутации - или крошечные физические изменения - влияют на биологические характеристики пар белков, которые совместно эволюционировали, чтобы работать вместе.
Исследование, опубликованное в недавнем выпуске журнала Molecular Biology and Evolution, имеет потенциальное применение в синтетической биологии и белковой инженерии, областях, которые направлены на разработку новых белков или использование существующих для улучшения здоровья человека.
Белки, которые выполняют большинство жизненных функций, состоят из последовательностей молекул, называемых аминокислотами. Пары белков успешно взаимодействуют друг с другом, физически взаимодействуя в определенных точках цепи аминокислот.
Такие пары белков имеют тенденцию к совместной эволюции с течением времени: если один приобретает мутацию в ключевой аминокислоте, другой имеет тенденцию адаптироваться для поддержания баланса. Однако некоторые мутации могут положить конец отношениям.
«Если мутация изменяет одну из этих ключевых аминокислот на границе раздела, пара больше не сможет общаться, и функция может быть потеряна», - сказал доктор Фарук Моркос, доцент биологических наук в UT Dallas и старший автор статьи. «Результат может отрицательно сказаться на выживании этого организма».
Моркос и его коллеги из Университета Райса разработали вычислительную модель, которая оценивает все возможные комбинации мутаций на границе раздела аминокислотных последовательностей в паре белков, обнаруженных в бактерии Escherichia coli. Вычислительная модель находит комбинации, в результате которых остаются пары, которые продолжают общаться, и те, для кого связь пропала.
Белки бактерий послужили тестовым примером, но Моркос сказал, что этот подход может быть применен и к белкам других организмов, включая белки человека.
«Это математическая модель, которую мы можем использовать для прогнозирования того, как изменения в аминокислотных последовательностях влияют на функцию белков», - сказал Моркос.
Исследовательская группа Массачусетского технологического института ранее проводила эксперименты в лаборатории, чтобы изучить каждую из 160 000 возможных комбинаций в этой конкретной паре белков.
«Эти усилия были потрясающими. Они экспериментально определили эффект всех этих мутаций», - сказал Моркос. «Но это было очень дорого. Мы использовали их результаты, чтобы подтвердить, что наша модель способна предсказывать не только то, какие мутации не смогут взаимодействовать, но и мутации, которые сохраняют свою предполагаемую функцию."
Вычислительная модель также может ранжировать уровень достоверности рабочих комбинаций. Например, из 1600 комбинаций, которые оказались функциональными, модель очень уверенно попала в первую сотню.
«Если мы можем предсказать что-то, что должно работать, но не является очевидным, мы можем указать экспериментаторам попробовать конкретные мутации, сэкономив время и деньги, в отличие от метода проб и ошибок», - сказал Моркос.
Используя свою модель, исследовательская группа также обнаружила нечто неожиданное.
«Мы предсказали комбинации, которые должны были быть функциональными, но на самом деле их не было в экспериментальных данных», - сказал Моркос. «Оказывается, некоторые мутации привели к появлению пар, которые действительно могли общаться со своей мишенью, но они также взаимодействовали и с другими белками. другие белки."
Этот результат показал, что модель может быть полезна для изучения влияния мутаций не только на связь между белками-партнерами, но и с другими белками в клетке.
«Ученым, которые проводят эксперименты, может быть трудно оценить влияние на остальные белки в сети белков», - сказал Моркос. «С этой вычислительной работой относительно легко».
В последующем исследовании, недавно опубликованном в Proceedings of the National Academy of Sciences, Моркос и его коллеги из Rice и Китайской академии наук использовали свой вычислительный подход для определения наиболее важных физических точек, в которых пара белки взаимодействуют.
"Это важный результат", сказал Моркос. «Если вы знаете, где находятся «горячие точки», самые важные точки на межбелковом интерфейсе, это может помочь в разработке терапевтических препаратов для воздействия на эту точку».